课程简介
本课程首先从全局的视角，全面介绍了未来技术发展的趋势，以及大数据在整个技术架构中所处的位置。大数据的应用场景、设计思想，以及如何开发大数据的商业价值。
接着，课程由浅入深地介绍了Hadoop及其核心组件、Spark分布式计算框架与Scala语言。在此基础上，课程详细讲解了建设大数据分析系统所需的各类系统及其开发实战，包括Sqoop, Hive, HBase, Kylin, ElasticSearch, Kafka, Flink以及Zookeeper。
课程最后，站在实战的角度，讲解了一个传统分析型系统的大数据转型过程：期初遇到哪些难题，解决的思路，以及整个转型的过程。
目标收益
培训对象
1、系统架构师、系统分析师、高级程序员、资深开发人员。
2、牵涉到海量数据处理的机构数据中心运行、规划、设计负责人。
3、云服务运营服务提供商规划负责人。
4、高校、科研院所牵涉到大数据与分布式数据处理的项目负责人。
课程大纲
| 第一单元 大数据分析处理技术与商业价值 |
什么是大数据 1.传统的软件架构 1）传统架构的设计局限 2）用户操作的三种类型 3）针对三种操作的优化策略 4）基于读写分离的架构设计 应用案例：淘宝网的架构设计 2.BI分析系统 1）OLTP vs. OLAP 2）面向主题的设计思想 3）数据仓库与BI分析系统 4）基于传统架构的BI系统建设 5）基于大数据的BI系统建设 应用案例：宏观经济分析系统与中美贸易摩擦的分析 3.大数据分析系统 1）解决大并发问题的方案→读写分离→NoSQL数据库 应用案例：12306网站的余票查询 2）解决海量数据收集与存储→收集日志文件→分布式文件系统 应用案例：用户推荐系统的建设 3）数据挖掘与机器学习→丰富的分析工具→组建数据分析团队 应用案例：企业征信平台 大数据时代思维的变革 1.不是随机样本，而是全体数据 2.不是精确性，而是混杂性 3.不是因果关系，而是相关关系 大数据时代的商业价值 1.从最不可能的地方获取数据 2.不再是数字化，而是数据化 1）文字变为数据 2）方位变为数据 3）沟通变为数据 3.数据的思维创新 1）数据的再利用 2）数据的可扩展 3）数据的折旧值 4）数据的开放性 4.大数据的商业应用 1）大数据运营 2）用户行为分析 3）精准营销与推荐系统 4）风险控制与反欺诈 5）实时分析系统 |
| 第二单元 Hadoop技术框架 |
Hadoop的发展历程 1.Google的MapReduce 2.Google的Bigtable 3.Facebook的Cassandra 结论：Hadoop有效地降低了大数据门槛 Hadoop的设计理念 1.分布式并行计算 2.移动计算而不是移动数据 3.单点故障可容忍 Hadoop的生态圈 1.Hadoop核心组件：MapReduce，HDFS 2.Hadoop2.0 1）Yarn与Hue 2）Cloudera vs. Hortonworks 3.并行计算框架：Spark vs. MapReduce 4.在线查询：HBase与Impala 5.流式计算：Storm vs. Spark Stream 6.文本索引：Solr vs. ElasticSearch 7.Zookeeper与高可靠架构 8.Kafka分布式队列与日志收集 9.数据挖掘工具：Mahout、SparkR与Spark ML |
| 第三单元 Hadoop核心组件 |
工作原理 1.HDFS的工作原理 2.MapReduce的工作原理 3.对工作原理的深度解读 1）深度理解“移动计算” 2）Hadoop的性能问题 3）Hadoop的优势与劣势 MapReduce实战 实战：编写WordCount程序 实战：实现日志分析程序（Map only） 实战：实现数据关联查询 MapReduce的性能调优 1.使用分布式缓存 2.处理文件的读写 3.Combiner, partitioner与order 4.重复使用变量原则 |
| 第四单元 Spark技术 |
工作原理 1.Spark在Hadoop生态圈中的位置 2.Spark vs. MapReduce 3.Spark系统架构与RDD 1）RDD的运行原理 2）转换/行动 命令 3）名-值对RDD 案例：WordCount在Spark中的实现 Spark编程 1.对RDD编程 1）转换命令 2）行动命令 2.对名-值对RDD编程 1）聚合/分组/连接/排序 2）优化 3.数据装载与保存 4.SparkSQL 案例：运用Spark实现用户资料的采集与展现 Scala编程语言 1.Scala语言的编程特点 1）函数式编程风格 2）交互式解释器 2.Scala编程基础 1）定义变量、函数、类与对象 2）定义数组、list、set、map、元组与循环体 3）If, switch及基本操作 4）异常处理及类的层次关系 3.函数式编程 1）类成员函数、局部函数 2）函数的简化写法与闭包 3）可变参数、命名参数、缺省参数 4）尾递归 4.组合与继承 1）抽象类与抽象方法 2）重载成员函数与方法 Spark的测试与发布 1.Spark-shell 2.本地运行调试 3.部署运行分布式系统 |
| 第五单元 大数据系统转型 |
传统分析系统向大数据转型 1.传统BI系统面临的难题 1）团队大数据0基础 2）要快速进入市场 解决方案： 1）正确的技术选型降低门槛 2）演化式技术转型 2.案例：一次税务数据分析的演化式BI转型过程 1）项目背景介绍 2）革命式大数据转型的风险 3）渐进式大数据转型的思路 4）转型过程中的技术选型思路 第一阶段转型：ETL过程的大数据转型 大数据分析系统的整体架构 1.传统BI分析系统的设计套路 1）多维建模与数据仓库 2）数据治理与ETL过程 2.大数据分析系统的架构设计 1）大数据分析系统的技术选型 2）大数据分析系统的硬件配置 数据导入导出 1.sqoop工作原理 2.数据导入功能 1）导入成HDFS、Hive、HBase 2）增量导入 实战：数据导入的实战应用 3.数据导出功能 1）导出成HDFS、Hive、HBase 2）增量导出 实战：数据导出的实战应用 ETL过程 1.ETL的概念 2.Hive工作原理 3.Hive命令：创建表、导入数据、查询数据、分区 4.Hive+SparkSQL的开发实战 5.清洗、转换、集成、装载的应用案例 数据查询 1.离线分析、在线查询与近线分析 2.NoSQL数据库 1）分布式架构CAP理论 2）BASE原则与弱一致性 3）NoSQL数据库的特点与优势 3.HBase的工作原理 1）HBase的概念模型 2）HBase的物理模型 3）HBase的列式存储 4）HBase的系统架构 5）HBase存储数据的特点 4.HBase的开发实战 高可靠的架构设计 1.Zookeeper的运行原理 2.实战：Zookeeper实现高可靠的软件架构 第二阶段转型：建立ElasticSearch数据索引 数据索引 1.ElasticSearch的性能分析与特点 2.ElasticSearch的应用实战 1）建立ElasticSearch的Hive映射表 2）往ElasticSearch中写入数据 3）用REST接口进行海量数据秒级查询 3.ElasticSearch应用开发应注意的问题 第三阶段转型：引入Kylin大数据多维建模 数据分析 1.多维数据建模 2.Kylin的工作原理 3.Kylin的开发实战 1）Kylin的数据导入 2）建立数据模型 3）建立Cube 4）使用jdbc进行数据查询 4.Kylin的性能优化 1）Kylin的数据膨胀率 2）强制索引、层级索引与组合索引 3）Kylin的增量导入脚本 第四阶段转型：深度大数据应用 实时数据分析 1.批处理 vs. 实时分析 2.实时分析系统应用实战 1）Flink及其原理 2）Kafka及其原理 3）Kafka+Flink的应用实战 案例：用户行为分析应用举例 数据挖掘与人工智能 1.数据挖掘算法及其原理 2.数据挖掘过程及其人员配置 3.SparkML简介 案例：远程智慧医疗平台的人工智能建设过程 |
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第一单元 大数据分析处理技术与商业价值 什么是大数据 1.传统的软件架构 1）传统架构的设计局限 2）用户操作的三种类型 3）针对三种操作的优化策略 4）基于读写分离的架构设计 应用案例：淘宝网的架构设计 2.BI分析系统 1）OLTP vs. OLAP 2）面向主题的设计思想 3）数据仓库与BI分析系统 4）基于传统架构的BI系统建设 5）基于大数据的BI系统建设 应用案例：宏观经济分析系统与中美贸易摩擦的分析 3.大数据分析系统 1）解决大并发问题的方案→读写分离→NoSQL数据库 应用案例：12306网站的余票查询 2）解决海量数据收集与存储→收集日志文件→分布式文件系统 应用案例：用户推荐系统的建设 3）数据挖掘与机器学习→丰富的分析工具→组建数据分析团队 应用案例：企业征信平台 大数据时代思维的变革 1.不是随机样本，而是全体数据 2.不是精确性，而是混杂性 3.不是因果关系，而是相关关系 大数据时代的商业价值 1.从最不可能的地方获取数据 2.不再是数字化，而是数据化 1）文字变为数据 2）方位变为数据 3）沟通变为数据 3.数据的思维创新 1）数据的再利用 2）数据的可扩展 3）数据的折旧值 4）数据的开放性 4.大数据的商业应用 1）大数据运营 2）用户行为分析 3）精准营销与推荐系统 4）风险控制与反欺诈 5）实时分析系统 |
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第二单元 Hadoop技术框架 Hadoop的发展历程 1.Google的MapReduce 2.Google的Bigtable 3.Facebook的Cassandra 结论：Hadoop有效地降低了大数据门槛 Hadoop的设计理念 1.分布式并行计算 2.移动计算而不是移动数据 3.单点故障可容忍 Hadoop的生态圈 1.Hadoop核心组件：MapReduce，HDFS 2.Hadoop2.0 1）Yarn与Hue 2）Cloudera vs. Hortonworks 3.并行计算框架：Spark vs. MapReduce 4.在线查询：HBase与Impala 5.流式计算：Storm vs. Spark Stream 6.文本索引：Solr vs. ElasticSearch 7.Zookeeper与高可靠架构 8.Kafka分布式队列与日志收集 9.数据挖掘工具：Mahout、SparkR与Spark ML |
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第三单元 Hadoop核心组件 工作原理 1.HDFS的工作原理 2.MapReduce的工作原理 3.对工作原理的深度解读 1）深度理解“移动计算” 2）Hadoop的性能问题 3）Hadoop的优势与劣势 MapReduce实战 实战：编写WordCount程序 实战：实现日志分析程序（Map only） 实战：实现数据关联查询 MapReduce的性能调优 1.使用分布式缓存 2.处理文件的读写 3.Combiner, partitioner与order 4.重复使用变量原则 |
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第四单元 Spark技术 工作原理 1.Spark在Hadoop生态圈中的位置 2.Spark vs. MapReduce 3.Spark系统架构与RDD 1）RDD的运行原理 2）转换/行动 命令 3）名-值对RDD 案例：WordCount在Spark中的实现 Spark编程 1.对RDD编程 1）转换命令 2）行动命令 2.对名-值对RDD编程 1）聚合/分组/连接/排序 2）优化 3.数据装载与保存 4.SparkSQL 案例：运用Spark实现用户资料的采集与展现 Scala编程语言 1.Scala语言的编程特点 1）函数式编程风格 2）交互式解释器 2.Scala编程基础 1）定义变量、函数、类与对象 2）定义数组、list、set、map、元组与循环体 3）If, switch及基本操作 4）异常处理及类的层次关系 3.函数式编程 1）类成员函数、局部函数 2）函数的简化写法与闭包 3）可变参数、命名参数、缺省参数 4）尾递归 4.组合与继承 1）抽象类与抽象方法 2）重载成员函数与方法 Spark的测试与发布 1.Spark-shell 2.本地运行调试 3.部署运行分布式系统 |
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第五单元 大数据系统转型 传统分析系统向大数据转型 1.传统BI系统面临的难题 1）团队大数据0基础 2）要快速进入市场 解决方案： 1）正确的技术选型降低门槛 2）演化式技术转型 2.案例：一次税务数据分析的演化式BI转型过程 1）项目背景介绍 2）革命式大数据转型的风险 3）渐进式大数据转型的思路 4）转型过程中的技术选型思路 第一阶段转型：ETL过程的大数据转型 大数据分析系统的整体架构 1.传统BI分析系统的设计套路 1）多维建模与数据仓库 2）数据治理与ETL过程 2.大数据分析系统的架构设计 1）大数据分析系统的技术选型 2）大数据分析系统的硬件配置 数据导入导出 1.sqoop工作原理 2.数据导入功能 1）导入成HDFS、Hive、HBase 2）增量导入 实战：数据导入的实战应用 3.数据导出功能 1）导出成HDFS、Hive、HBase 2）增量导出 实战：数据导出的实战应用 ETL过程 1.ETL的概念 2.Hive工作原理 3.Hive命令：创建表、导入数据、查询数据、分区 4.Hive+SparkSQL的开发实战 5.清洗、转换、集成、装载的应用案例 数据查询 1.离线分析、在线查询与近线分析 2.NoSQL数据库 1）分布式架构CAP理论 2）BASE原则与弱一致性 3）NoSQL数据库的特点与优势 3.HBase的工作原理 1）HBase的概念模型 2）HBase的物理模型 3）HBase的列式存储 4）HBase的系统架构 5）HBase存储数据的特点 4.HBase的开发实战 高可靠的架构设计 1.Zookeeper的运行原理 2.实战：Zookeeper实现高可靠的软件架构 第二阶段转型：建立ElasticSearch数据索引 数据索引 1.ElasticSearch的性能分析与特点 2.ElasticSearch的应用实战 1）建立ElasticSearch的Hive映射表 2）往ElasticSearch中写入数据 3）用REST接口进行海量数据秒级查询 3.ElasticSearch应用开发应注意的问题 第三阶段转型：引入Kylin大数据多维建模 数据分析 1.多维数据建模 2.Kylin的工作原理 3.Kylin的开发实战 1）Kylin的数据导入 2）建立数据模型 3）建立Cube 4）使用jdbc进行数据查询 4.Kylin的性能优化 1）Kylin的数据膨胀率 2）强制索引、层级索引与组合索引 3）Kylin的增量导入脚本 第四阶段转型：深度大数据应用 实时数据分析 1.批处理 vs. 实时分析 2.实时分析系统应用实战 1）Flink及其原理 2）Kafka及其原理 3）Kafka+Flink的应用实战 案例：用户行为分析应用举例 数据挖掘与人工智能 1.数据挖掘算法及其原理 2.数据挖掘过程及其人员配置 3.SparkML简介 案例：远程智慧医疗平台的人工智能建设过程 |
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